多维胰腺胰岛β细胞功能(PIF)评估体系显著提升糖尿病风险预测效能

来自国际多中心团队的研究人员针对糖尿病管理中胰腺胰岛β细胞功能(PIF)评估的瓶颈问题，创新性提出包含静态基线(PIF-S)、负荷峰值(PIF-L)和加速斜率(PIF-A)的三维量化体系。通过对超万人群队列的验证，发现PIF-A高值群体代谢最优且并发症风险最低，该体系使现有糖尿病风险评分预测效率显著提升(P=6.35E-12)，为精准诊疗提供新范式。

　　

这项突破性研究构建了革命性的胰腺胰岛β细胞功能(Pancreatic Islet β-cell Function, PIF)三维评估框架，将传统单维指标拓展为包含静态基线水平(PIF-S)、糖负荷响应峰值(PIF-L)和动态调节斜率(PIF-A)的复合体系。研究团队巧妙运用限制性立方样条(Restricted Cubic Spline, RCS)建模技术，基于814名JR队列志愿者（含195名代谢健康者）的生理参数建立理想参考曲线，并将实际检测值转化为百分位数指数。

在Botnia钳夹实验中，三种PIF指标展现出独特的生理学意义。代谢异常人群的聚类分析揭示：具有"高PIF-A+低PIF-S/L"特征的Cluster 1群体，其代谢谱最优且心血管/肾病风险最低；而"高PIF-S/L+低PIF-A"的Cluster 3群体则呈现最差预后。在3,394名T2D患者中，PIF-S/L高值者并发症发生率显著升高。更大规模的METSIM队列(6,345人)验证显示，Cluster 1的糖尿病发生风险仅为Cluster 3的1/3（HR=3.185, 95%CI 2.353-4.311）。

该三维评估体系突破性地捕捉到β细胞功能的时间动态特性，其预测效能显著优于传统指标。当整合至现有糖尿病风险评分系统时，可使预测效率产生质的飞跃（P值达10^-12量级）。这项研究不仅为糖尿病发病机制研究提供新视角，更开创了个体化代谢管理的精准评估新时代。